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Articolo di ricerca

Analisi computazionale della plumbagina nel cancro alla prostata mediante farmacologia di rete e simulazioni di dinamica molecolare

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11 settembre 2026

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1Department of Clinical Laboratory, DongGuan SongShan Lake Tungwah Hospital, 2Dongguan Key Laboratory of Medical Molecular Biology, 3Department of Hematology, DongGuan Tungwah Hospital, 4Department of Emergency, DongGuan Tungwah Hospital, 5School of Medical Technology, Guangdong Medical University, 6Department of Clinical Laboratory, DongGuan Tungwah Hospital

* These authors contributed equally

In questo articolo

Sommario

Questo studio ha utilizzato la farmacologia delle reti e simulazioni di dinamica molecolare per indagare i meccanismi e i percorsi molecolari della plumbagina nel trattamento del cancro alla prostata. I risultati dimostrano che la plumbagina potrebbe legarsi in modo stabile ad AKT1, ESR1, BCL2, EGFR, TNF, MAPK3, HSP90AA1, SRC e PPARG.

Abstract

Il cancro della prostata è una causa importante di mortalità correlata al cancro negli uomini. Poiché molti pazienti vengono diagnosticati solo dopo che la malattia ha raggiunto uno stadio localmente avanzato o metastatico, spesso non è più possibile un trattamento curativo. Nel presente studio, abbiamo applicato un approccio computazionale integrato che combina farmacologia delle reti, docking molecolare e simulazioni di dinamica molecolare per esplorare i potenziali meccanismi molecolari alla base degli effetti terapeutici della plumbagina nel cancro della prostata. I potenziali bersagli terapeutici sono stati identificati mediante analisi integrata di database, seguita dalla costruzione di reti di interazione proteina-proteina, analisi di arricchimento funzionale, docking molecolare e simulazioni di dinamica molecolare per valutare la stabilità delle interazioni proteina-ligando. Le nostre analisi computazionali hanno identificato che la plumbagina potrebbe formare interazioni stabili con multipli bersagli centrali, inclusa la chinasi 1 della serina/treonina AKT (AKT1), il recettore degli estrogeni 1 (ESR1), regolatore dell'apoptosi BCL2 (BCL2), recettore del fattore di crescita epidermico (EGFR), fattore di necrosi tumorale (TNF), chinasi mitogen-attivata 3 (MAPK3), proteina da shock termico 90 alfa famiglia classe A membro 1 (HSP90AA1), proto-oncogene SRC, chinasi tirosina non recettoriale (SRC) e recettore gamma attivato da proliferatori di perossisomi (PPARG), suggerendo il suo potenziale nel modulare vie chiave coinvolte nella progressione del cancro della prostata. Questi in silico i risultati forniscono nuove informazioni sui possibili meccanismi molecolari della plumbagina e offrono una base razionale per future validazioni sperimentali. Tuttavia, ulteriori in vitro e in vivo Sono necessari studi per confermare la sua attività funzionale e l'efficacia terapeutica.

Introduzione

Il cancro della prostata è eterogeneo, con manifestazioni cliniche che vanno da lesioni asintomatiche rilevate tramite screening e che potrebbero non progredire mai a forme aggressive, ed è una delle principali cause di morbosità e mortalità a livello mondiale1,2. A livello globale, si prevede che il numero di nuovi casi di cancro della prostata raddoppi da 1,4 milioni nel 2020 a 2,9 milioni nel 2040, mentre il numero annuo di decessi dovrebbe aumentare da 375.000 nel 2020 a circa 700.000 nel 20403. Inizialmente diagnosticato come una neoplasia dipendente dagli androgeni, il cancro della prostata è trattabile con terapia di soppressione androgenica. Tuttavia, nonostante una risposta iniziale efficace, la malattia progredisce inevitabilmente verso una forma indipendente dagli androgeni. I pazienti con cancro della prostata refrattario agli ormoni presentano un rischio significativamente aumentato di sviluppare metastasi ossee, che portano a lesioni scheletriche clinicamente rilevanti4,5,6,7. Inoltre, mentre il cancro della prostata in stadio precoce può essere curato con intervento chirurgico o radioterapia, molti pazienti presentano già una malattia localmente avanzata o metastatica al momento della diagnosi, per la quale attualmente non esiste un trattamento curativo8,9. Pertanto, vi è un'urgente necessità di sviluppare agenti efficaci e altamente selettivi per la prevenzione e/o il trattamento delle metastasi del cancro della prostata.

È stato dimostrato che diversi estratti naturali, come il licopene, i prodotti della soia, il tè verde, i fenolici del melograno, l'apigenina, nonché le vitamine D ed E, prevengono efficacemente lo sviluppo del cancro alla prostata10,11,12,13. La plumbagina (PLB), un composto naturale appartenente alla classe delle naftochinoni, ampiamente diffuso in natura e componente principale di Plumbago zeylanica, possiede proprietà anti-infettive14, anti-infiammatorie15, anti-aterosclerotiche16 e anti-tumorali17,18. Studi hanno dimostrato che la PLB esercita effetti anti-tumorali in diversi tipi di cellule tumorali, tra cui cancro al seno, cancro polmonare a non piccole cellule, cancro epatico, cancro del pancreas, cancro colorettale, cancro ovarico, cancro alla prostata, glioma e retinoblastoma19,20,21. Esperimenti in vitro hanno mostrato che la PLB inibisce la proliferazione delle cellule tumorali della prostata22,23. La PLB regola inoltre l'espressione di microproteine, influenzando così diversi comportamenti cellulari nelle cellule del cancro alla prostata, tra cui il controllo del ciclo cellulare, l'apoptosi, l'autofagia e la transizione epitelio-mesenchimale24,25. Inoltre, la PLB ritarda la crescita di cellule tumorali indipendenti dagli androgeni in modelli murini di xeno innesto sottocutaneo22,26.

Sebbene numerosi studi abbiano dimostrato che il PLB inibisce la proliferazione e l'invasione delle cellule del cancro alla prostata, attualmente non esiste un'indagine sistematica sui bersagli e sui percorsi attraverso cui il PLB agisce su queste cellule. Utilizzando la farmacologia di rete, il docking molecolare e simulazioni di dinamica molecolare, questo studio ha cercato di chiarire i potenziali bersagli e percorsi alla base degli effetti terapeutici del PLB nel cancro alla prostata.

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Protocollo

Previsione e screening di potenziali bersagli della PLB

Le informazioni sulla struttura chimica del PLB sono state ottenute dal database PubChem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/). I bersagli molecolari del PLB sono stati predetti in base alla similarità bidimensionale e tridimensionale di tipo ligando-dipendente, utilizzando i database SwissTarget (https://swisstargetprediction.ch/index.php), SEA (https://sea.bkslab.org/), TargetNet (http://targetnet.scbdd.com/calcnet/index/), PharmMapper (https://www.lilab-ecust.cn/pharmmapper/index.html), Comparative Toxicogenomics Database (CTD, https://ctdbase.org/), Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform (TCMSP, https://www.tcmsp-e.com/index.php) e HERB (http://herb.ac.cn/). Per garantire affidabilità e riproducibilità dei dati, sono state applicate soglie di filtraggio specifiche per ciascun database: TCMSP ha mantenuto i bersagli con una biodisponibilità orale (OB) ≥ 30% e una somiglianza ai farmaci (DL) ≥ 0,18; SwissTargetPrediction ha conservato le voci con una probabilità di predizione ≥ 0,5; PharmMapper ha selezionato i bersagli con un punteggio di adattamento normalizzato ≥ 4,0; SEA ha incluso soltanto i bersagli con un valore E < 0,001 come significativamente arricchiti; TargetNet ha mantenuto i bersagli con una probabilità di predizione > 0,5; CTD ha incluso solo i bersagli con evidenze curate (dedotte da interazioni chimico-geniche) e un punteggio di interazione > 0,3; HERB ha conservato i bersagli con un punteggio supportato dalla letteratura ≥ 0,4. Tutti gli identificatori proteici recuperati dai suddetti database sono stati standardizzati in simboli genici ufficiali umani HGNC utilizzando il database UniProt (https://www.uniprot.org/), limitando la specie a Homo sapiens. Dopo l'eliminazione delle voci duplicate provenienti da tutte le fonti, sono stati ottenuti complessivamente 500 bersagli univoci associati al PLB per le analisi successive.

Recupero di geni associati al cancro della prostata

I geni associati alla malattia per il cancro alla prostata sono stati ottenuti da GeneCards (https://www.GeneCardss.org/), DrugBank (https://go.drugbank.com/), CTD e HERB. Sono stati applicati criteri di inclusione specifici per ciascun database per garantire l'affidabilità dei dati. GeneCardss ha mantenuto i geni con un punteggio di rilevanza ≥ 0,5, poiché questa soglia include geni con prove da moderate a forti che li collegano alla malattia in esame. DrugBank ha incluso solo voci con evidenze sperimentali (ad esempio farmaci approvati dalla FDA o in fase di sperimentazione per il cancro alla prostata), escludendo interazioni previste computazionalmente o teoriche. CTD ha mantenuto solo i record con livelli di evidenza classificati come «marcatore» o «meccanismo», basati su interazioni chimico-gene-malattia curate. HERB ha incluso i bersagli con un punteggio di confidenza supportato dalla letteratura ≥ 0,4 per assicurare evidenze sperimentali o derivate da text-mining sufficienti. Tutti i simboli genici sono stati uniformati alla nomenclatura HGNC tramite il database UniProt (https://www.uniprot.org/), limitatamente alla specie Homo sapiens, e sono stati rimossi i duplicati, ottenendo 1.199 bersagli unici associati al cancro alla prostata per le analisi successive.

Identificazione di bersagli sovrapposti e correzione dell'annotazione dei conflitti

I 500 bersagli PLB e i 1.199 bersagli del cancro alla prostata sono stati incrociati utilizzando simboli HGNC standard in Venny 2.1 (https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/index.html), ottenendo 151 bersagli candidati sovrapposti. Per risolvere i conflitti di annotazione tra database, è stata implementata una procedura di correzione in tre fasi: (i) le incongruenze relative agli alias genici sono state unificate mediante lo strumento di mappatura degli ID UniProt; (ii) i geni ridondanti paraloghi sono stati esclusi utilizzando CD-HIT con una soglia di similarità di sequenza > 0,4; e (iii) le annotazioni funzionali contrastanti sono state mantenute solo se supportate da almeno due database indipendenti, mentre le descrizioni contrastanti univoche provenienti da un'unica fonte sono state scartate.

Costruzione della rete e identificazione degli hub

Una rete di interazioni proteina-proteina (PPI) è stata costruita inviando le proteine sovrapposte al database STRING (versione 12.0, https://cn.string-db.org/), limitando la ricerca a Homo sapiens. Sono state mantenute solo le interazioni con un punteggio di confidenza combinato ≥ 0,700 per garantire un'elevata affidabilità, ed esclusi dalla rete tutti i nodi privi di connessioni. La rete PPI costruita è stata visualizzata e analizzata dal punto di vista topologico in Cytoscape (versione 3.10.2); successivamente, i geni hub sono stati identificati utilizzando il plugin cytoHubba, adottando MCC (Centralità della Clique Massimale) come algoritmo principale di classificazione e Degree come metrica ausiliaria di validazione incrociata.

Analisi di arricchimento funzionale

Le analisi di annotazione funzionale Gene Ontology (GO) e di arricchimento dei percorsi metabolici Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) per i geni differenzialmente espressi sono state effettuate utilizzando la piattaforma online di analisi bioinformatica (https://www.bioinformatics.com.cn, ultima consultazione il 4 maggio 2026). La piattaforma impiega il test esatto di Fisher per calcolare i valori P grezzi e il metodo di Benjamini-Hochberg (BH) è stato utilizzato per la correzione dei test multipli al fine di controllare il tasso di falsa scoperta (FDR). I termini GO (processo biologico, componente cellulare e funzione molecolare) e i percorsi KEGG con un FDR < 0,05 sono stati considerati significativamente arricchiti.

Docking molecolare

Le strutture cristalline delle proteine bersaglio selezionate, rappresentanti conformazioni attive, sono state ottenute dal RCSB Protein Data Bank (https://www.rcsb.org/). La preparazione delle proteine è stata eseguita in Discovery Studio, inclusa la rimozione di molecole d'acqua e eteroatomi, l'eliminazione di catene ridondanti, la riparazione di residui mancanti, l'aggiunta di atomi di idrogeno a pH 7,4, l'assegnazione di cariche di Gasteiger e la minimizzazione dell'energia. La tasca di legame è stata definita in base alle coordinate del ligando co-cristallizzato, utilizzando una griglia che comprendeva tutti i residui critici per il legame con il substrato. Il docking molecolare di PLB è stato effettuato utilizzando il server web SwissDock (http://www.swissdock.ch/) tramite il modulo Attracting Cavities. Le energie libere di legame sono state calcolate per valutare l'affinità, e la conformazione a energia più bassa per ciascun bersaglio è stata selezionata come posa finale di docking. I risultati delle simulazioni di docking molecolare sono stati visualizzati per verificarne la validità.

Simulazione di dinamica molecolare

Le simulazioni di dinamica molecolare (MD) sono state eseguite utilizzando GROMACS 2022.2. Il campo di forza Amber14SB è stato utilizzato per descrivere la proteina, con il sistema solvatato in acqua TIP3P. I parametri della plumbagina, inclusi le cariche parziali AM1-BCC e i tipi atomici GAFF2, sono stati generati utilizzando Antechamber, seguiti dalla conversione della topologia con ACPYPE e dall'assegnazione dei parametri ionici Joung-Cheatham. Ciascun complesso proteina-ligando è stato inserito in una scatola di simulazione tronco-dodecaedrica con una distanza minima tra proteina e bordo della scatola di 1,2 nm, solvatato con molecole d'acqua TIP3P e neutralizzato aggiungendo Na⁺/Cl⁻ 0,15 M. Dopo la minimizzazione dell'energia mediante l'algoritmo di massima pendenza (Fmax < 1.000 kJ·mol⁻1·nm⁻1), il sistema ha subito un'equilibrazione sequenziale NVT e NPT per 200 ps ciascuna a 298 K. Le simulazioni produttive sono state quindi eseguite per 200 ns in condizioni NPT con un passo di integrazione di 2 fs, utilizzando lo schema di cutoff Verlet. Le interazioni elettrostatiche a lungo raggio sono state calcolate con il metodo particle mesh Ewald (PME), mentre sia le interazioni elettrostatiche che quelle di van der Waals hanno impiegato una distanza di cutoff di 1,2 nm. L'algoritmo LINCS è stato utilizzato per vincolare i legami contenenti idrogeno. La temperatura è stata mantenuta a 298 K mediante il termostato di Nosé-Hoover e la pressione a 1 bar mediante il barostato di Parrinello-Rahman. Le coordinate sono state salvate ogni 10 ps per analisi successive. L'analisi e la visualizzazione delle traiettorie sono state effettuate utilizzando strumenti di GROMACS, VMD e PyMOL, mentre i calcoli dell'energia libera di legame MM-PBSA sono stati eseguiti con gmx_MMPBSA quando appropriato.

Valutazione dell'equilibrazione delle traiettorie di dinamica molecolare e protocollo di campionamento dell'energia libera MM-PBSA

Per ogni complesso proteina-plumbagina, è stata eseguita una simulazione molecolare dinamica all-atom di produzione della durata di 200 ns utilizzando GROMACS. Il punto temporale di 100 ns è stato impostato come limite di equilibrazione: il segmento da 0 a 100 ns è stato definito come fase di rilassamento conformazionale, durante la quale la struttura secondaria della proteina e la tasca di legame del ligando hanno subito continui aggiustamenti conformazionali; il segmento da 100 a 200 ns è stato identificato come plateau termodinamicamente stabile, come dimostrato dall'assenza di deriva unidirezionale negli RMSD, nel raggio di girazione (Rg), negli RMSF a livello di residuo, nella SASA sepolta del ligando, nei legami idrogeno intermolecolari e nelle energie di interazione ligando-recettore, che hanno mostrato soltanto piccole fluttuazioni in regime stazionario. Tutti i parametri cinetici quantitativi e le energie libere di legame MM/PBSA sono stati calcolati esclusivamente a partire dalla fase di equilibrio compresa tra 100 e 200 ns, da cui sono stati estratti uniformemente frame ogni 100 ps, ottenendo 1.000 istantanee di equilibrio per sistema come input per gmx_MMPBSA. Le prime 100 ns delle traiettorie di rilassamento sono state scartate per eliminare interferenze dovute alla deriva conformazionale nei calcoli dell'energia libera.

Analisi prognostica dei geni bersaglio nel cancro della prostata

Le analisi prognostiche sono state condotte utilizzando set di dati sul cancro alla prostata provenienti da The Cancer Genome Atlas (TCGA). I dati di sequenziamento dell'RNA (STAR-counts) e le corrispondenti informazioni cliniche sono stati ottenuti dal portale Genomic Data Commons (https://portal.gdc.cancer.gov). I conteggi dell'espressione genica sono stati convertiti in trascritti per milione (TPM) e normalizzati utilizzando log2(TPM + 1). Dopo l'esclusione dei campioni con informazioni cliniche incomplete, l'analisi ha incluso 498 casi. Il livello mediano di espressione di ciascun gene è stato utilizzato per suddividere i pazienti in gruppi ad alta e bassa espressione. Sono state eseguite analisi di sopravvivenza di Kaplan-Meier con il test del log-rank e regressioni univariate di Cox per valutare la sopravvivenza complessiva (OS) per SRC e la sopravvivenza libera da progressione (PFS) per MAPK3, riportando i rapporti di rischio (HRs) e gli intervalli di confidenza al 95% (CIs). La performance predittiva è stata ulteriormente valutata generando curve caratteristiche operanti del ricevitore (ROC) dipendenti dal tempo a 1, 3 e 5 anni. Le analisi statistiche sono state effettuate in R versione 4.0.3, considerando statisticamente significativi valori di P < 0,05.

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Risultati

Risultati della previsione di PLB e dei bersagli del cancro alla prostata

Il CID di PubChem di PLB è 10205, con il nome IUPAC: 5-idrossi-2-metilnaftalene-1,4-dione, SMILES: CC1=CC(=O)C2=C(C1=O)C=CC=C2O, InChIKey: VCMMXZQDRFWYSE-UHFFFAOYSA-N, InChI: InChI=1S/C11H8O3/c1-6-5-9(13)10-7(11(6)14)3-2-4-8(10)12/h2-5,12H,1H3, peso molecolare: 188.18, formula molecolare: C11H8O3, numero CAS: 481-42-5. Dopo aver rimosso i duplicati, questo studio ha previsto 500 potenziali bersagli di PL...

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Discussione

Studi hanno dimostrato che AKT1, ESR1, BCL2, EGFR, TNF, MAPK3, HSP90AA1, SRC e PPARG svolgono ruoli diversi nella promozione della progressione del cancro. La via di segnalazione intracellulare fosfatidilinositolo 3-chinasi (PI3K)/chinasi proteica serina/treonina (AKT)/target meccanicistico della rapamicina (mTOR) è una via di trasduzione del segnale cruciale che regola diversi processi fisiopatologici, tra cui la crescita cellulare, la proliferazione, l'apoptosi, l'angiogenesi, le risposte infiammatorie e la chemotassi<...

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Dichiarazioni

Gli autori dichiarano di non avere conflitti di interessi.

Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo
NomeAziendaNumero di catalogoCommenti
Comparative Toxicogenomics DatabaseIstituto Nazionale di Studi sulla Salute Ambientale, Istituto Nazionale dei Disturbi Neurologici e dell'Accidente Cerebrovascolarehttps://ctdbase.org/CTD è un database solido e disponibile pubblicamente che ha l'obiettivo di approfondire la comprensione su come le esposizioni ambientali influenzino la salute umana.
Fornisce informazioni curate manualmente sulle interazioni tra sostanze chimiche e geni/proteine, nonché sulle relazioni tra sostanze chimiche e malattie e tra geni e malattie. Questi dati sono integrati con informazioni funzionali e relative a percorsi biologici per facilitare lo sviluppo di ipotesi sui meccanismi alla base delle malattie influenzate dall'ambiente.
CytoscapeIstituto per la Biologia dei Sistemi, ISB, Leroy Hoodhttps://cytoscape.org/Inizialmente progettato specificamente per le reti di interazione biomolecolare, il software si è ora evoluto in una piattaforma versatile per l'analisi di reti complesse, ampiamente utilizzata in campi come la bioinformatica, la medicina dei sistemi, le reti sociali e le reti semantiche
database DAVIDIstituti Nazionali di Sanità (NIH)https://davidbioinformatics.nih.gov/list.jspDAVID, acronimo di Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery, è la piattaforma online gratuita più classica e ampiamente utilizzata per l'annotazione funzionale di insiemi di geni e l'analisi di arricchimento
DrugBankUniversità dell'Alberta, Canadahttps://go.drugbank.com/DrugBank è il sistema operativo intelligente per il settore biotecnologico e farmaceutico, che fornisce la conoscenza biomedica più completa e strutturata per supportare lo sviluppo delle terapie, dalla scoperta all’impatto sul paziente
GeneCardLifeMap Scienceshttps://www.genecards.org/GeneCards è un database integrato e ricercabile che fornisce informazioni complete e di facile utilizzo su tutti i geni umani annotati e predetti. La banca dati integra automaticamente informazioni centrare sui geni provenienti da 193 fonti web, inclusi dati genomici, trascrittomica, proteomica, genetica, clinici e funzionali.
gmx_MMPBSAUniversità di Columbia di Medellínhttps://valdes-tresanco-ms.github.io/gmx_MMPBSA/gmx_MMPBSA, uno strumento open source per il calcolo dell'energia libera sviluppato da Valdés-Tresanco et al. è stato adottato per calcolare le energie libere di legame basandosi sulle metodologie MM/PBSA e MM/GBSA. Basato sul motore MMPBSA.py di AmberTools, elabora direttamente file di traiettoria generati da GROMACS senza necessità di conversione manuale del formato. Sono state effettuate decomposizione dell'energia a livello di residuo, scansione computazionale dell'alanina e correzione entropica per quantificare i contributi al legame degli aminoacidi chiave, mentre il modulo integrato gmx_MMPBSA_ana è stato utilizzato per l'analisi statistica e la visualizzazione delle componenti energetiche.
GROMACSRoyal Institute of Technology (KTH), Università di Uppsalawww.gromacs.orgGROMACS è un pacchetto versatile per eseguire dinamica molecolare, ovvero simulare le equazioni del moto di Newton per sistemi composti da centinaia fino a milioni di particelle, ed è un progetto guidato dalla comunità. Sono benvenuti contributi in molte forme, inclusi miglioramenti della documentazione, patch per correggere bug, consigli nei forum, segnalazioni di bug che ci permettano di riprodurre il problema e nuove funzionalità
HERBUniversità di Medicina Cinese di Pechino, Università di Medicina Cinese di Pechinohttp://herb.ac.cn/Un database ad alto rendimento basato su esperimenti e riferimenti guidati per la medicina tradizionale cinese
PharmMapperScuola di Scienze e Tecnologie Farmaceutiche / Scuola di Scienze e Ingegneria dell'Informazione, Università di Scienze e Tecnologia dell'Est della Cinahttps://www.lilab-ecust.cn/pharmmapper/index.htmlPharmMapper Server è un web-server accessibile gratuitamente, progettato per identificare potenziali candidati target per piccole molecole sonda (farmaci, prodotti naturali o altri composti recentemente scoperti con target di legame non identificati) mediante un approccio di mappatura farmacoforica. Grazie a un metodo di mappatura altamente efficiente e robusto, PharmMapper possiede un'elevata capacità di analisi ad alto rendimento ed è in grado di identificare i potenziali candidati target a partire dal database in poche ore.
PubChemIstituti Nazionali di Sanità (NIH)https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/PubChem è un database chimico aperto presso gli Istituti Nazionali di Sanità (NIH)
PyMOLSchrödingerhttps://pymol.orgPyMOL, inizialmente sviluppato da Warren Lyford DeLano e attualmente gestito da Schrödinger, Inc., è uno strumento di visualizzazione molecolare multipiattaforma ampiamente utilizzato in biologia strutturale e nella scoperta assistita da computer di farmaci. Le strutture di complessi proteina-ligando scaricate da RCSB PDB sono state caricate in PyMOL per visualizzare le conformazioni di legame, i legami a idrogeno e i residui chiave coinvolti nelle interazioni. Sovrapposizioni strutturali, rappresentazioni superficiali e grafica molecolare di alta qualità adatta per pubblicazioni sono state generate tramite l'interfaccia integrata di scripting Python.
RCSB Protein Data BankLaboratorio di Ricerca Collaborativo per la Bioinformatica Strutturalehttps://www.rcsb.org/RCSB PDB (Research Collaboratory for Structural Bioinformatics Protein Data Bank) funge da centro dati statunitense del consorzio Worldwide Protein Data Bank (wwPDB), istituito e guidato da Helen M. Berman nel 1998. Archivia strutture atomiche tridimensionali determinate sperimentalmente di proteine, acidi nucleici e loro complessi risolti mediante cristallografia a raggi X, microscopia crioelettronica e spettroscopia NMR, integrando milioni di modelli di strutture proteiche predetti dall'intelligenza artificiale tramite AlphaFold. Il portale web supporta ricerche multidimensionali, visualizzazione molecolare 3D in tempo reale, download in batch di file di coordinate e annotazioni incrociate che collegano i dati strutturali alla funzione genica, alle malattie e ai ligandi di piccole molecole, ampiamente utilizzati per studi di identificazione di target e di docking molecolare.
SEA Laboratorio di Shoichet del Dipartimento di Chimica Farmaceutica dell'Università della California, San Francisco (UCSF)https://sea.bkslab.org/L'approccio Similarity Ensemble (SEA) mette in relazione proteine sulla base della similarità chimica insiemistica tra i loro ligandi. Può essere utilizzato per eseguire rapidamente ricerche in ampie banche dati di composti e per costruire mappe di similarità interspecifiche
database STRINGGlobal Biodata Coalition e ELIXIRhttps://cn.string-db.org/STRING è un database di interazioni proteina-proteina note e predette. Le interazioni includono associazioni dirette (fisiche) e indirette (funzionali); derivano da predizioni computazionali, da trasferimento di conoscenze tra organismi e da interazioni aggregate da altri database (primari).
Swiss Dock server web Gruppo di Modellistica Molecolare dell'Università di Losanna e dell'Istituto Svizzero di Bioinformatica SIBhttps://www.swissdock.ch/SwissDock è un servizio web che predice le interazioni molecolari probabili tra una proteina bersaglio e una molecola di piccole dimensioni.
SwissTarget Gruppo di Modellistica Molecolare del SIB | Istituto Svizzero di Bioinformaticahttps://swisstargetprediction.ch/index.phpQuesto sito web consente di stimare i bersagli macromolecolari più probabili di una piccola molecola considerata bioattiva. La previsione si basa su una combinazione di similarità 2D e 3D con una libreria di 37 000 composti attivi noti, relativi a oltre 3 000 proteine provenienti da tre diverse specie.
TargetNetBiologia computazionale & Gruppo di Progettazione Farmacologicahttp://targetnet.scbdd.com/calcnet/index/TargetNet è un server web open che può essere utilizzato per identificare o prevedere il legame con multipli bersagli per una qualsiasi molecola data
Piattaforma e Database di Farmacologia Sistemica della Medicina Tradizionale CineseZhejiang Jiwei Health Co., Ltdhttps://www.tcmsp-e.com/index.phpTCMSP è una piattaforma unica di farmacologia sistemica dedicata alle medicine erboristiche cinesi, che illustra le relazioni tra farmaci, bersagli e malattie. Il database comprende composti chimici, bersagli, reti farmaco-bersaglio e reti associate farmaco-bersaglio-malattia, nonché le proprietà farmacocinetiche dei composti naturali, tra cui la biodisponibilità orale, la somiglianza ai farmaci, la permeabilità dell'epitelio intestinale, la barriera emato-encefalica,  solubilità in acqua ed ecc. Questo progresso ha suscitato un nuovo interesse nella ricerca di farmaci potenziali in vari tipi di erbe tradizionali cinesi.
banca dati UniProtEuropean Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), l'Istituto svizzero di bioinformatica SIB e la Protein Information Resource (PIR)https://www.uniprot.org/UniProt è il database mondiale’una risorsa leader di informazioni complete, di alta qualità e liberamente accessibili sulle sequenze proteiche e sulle funzioni correlate
Strumento online Venny 2.1Centro Nacional de Biotecnologíaía, (CNB-CSIC)https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/index.htmlVenny consiste in un singolo file html standard. Sentitevi liberi di salvarlo sul vostro disco rigido, aprirlo con il vostro browser preferito e iniziare a creare diagrammi di Venn in pochi secondi, anche senza connessione a internet.
VMDGruppo di Ricerca in Biofisica Teorica e Computazionale (TCBG), Beckman Institute, Università dell'Illinois a Urbana-Champaign, USAhttps://www.ks.uiuc.edu/Research/vmd/VMD (Visual Molecular Dynamics) è un software gratuito multipiattaforma per la visualizzazione molecolare e l'analisi di traiettorie sviluppato dal gruppo di Biophisica Teorica e Computazionale guidato dal professor Klaus Schulten presso l'Università dell'Illinois di Urbana-Champaign. Supporta strutture PDB standard e traiettorie di dinamica molecolare generate da GROMACS, NAMD e Amber, con diversi stili di rendering molecolare e un'interfaccia integrata per script Tcl. Sono state effettuate analisi quantitative, tra cui RMSD, occupazione dei legami idrogeno, SASA e geometria della tasca di legame del ligando, al fine di caratterizzare le interazioni dinamiche proteina-ligando e le fluttuazioni conformazionali.

Riferimenti

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